개별 레코드 가져오기 - Amazon Personalize

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

개별 레코드 가져오기

완료한 후1단계: 사용자 지정 데이터세트 그룹 생성2단계: 데이터세트 및 스키마 생성, 상호 작용을 포함한 개별 레코드를 가져올 수 있습니다.행사, 사용자 또는 항목을 기존 데이터셋으로 데이터를 개별적으로 가져오면 카탈로그가 커짐에 따라 Amazon Personalize 데이터 세트에 소량의 레코드 배치를 추가할 수 있습니다. 개별 가져오기 작업당 최대 10개의 레코드를 가져올 수 있습니다.

기록 레코드가 많은 경우 먼저 대량으로 데이터를 가져온 다음 필요에 따라 데이터를 개별적으로 가져오는 것이 좋습니다. 대량 레코드 가져오기을 참조하세요.

개별 레코드 가져오기에 대한 필터 업데이트

Amazon Personalize 데이터 세트 그룹에서 생성한 모든 필터를 마지막 개별 가져오기 후 15분 이내에 새 상호 작용, 항목 및 사용자 데이터로 업데이트합니다. 이번 업데이트를 통해 캠페인에서 사용자에 대한 추천을 필터링할 때 최신 데이터를 사용할 수 있습니다.

새 레코드가 추천에 미치는 영향

이미 솔루션 버전을 만든 경우 (모델을 학습시킨 경우) 새 개별 레코드는 다음과 같이 권장 사항에 영향을 줍니다.

  • 에 대한새로운 상호작용Amazon Personalize 기존 항목 (최신 모델을 학습하는 데 사용한 데이터에 포함시킨 항목) 과 관련된 실시간 상호 작용 데이터를 즉시 사용합니다. 새 항목 또는 사용자와 관련된 상호 작용에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.실시간 이벤트가 추천에 미치는 영향.

  • 에 대한새 항목(최신 모델을 학습하는 데 사용한 데이터에 포함되지 않은 항목), User-Personalize를 사용하여 솔루션 버전을 학습시키고 캠페인에 배포한 경우 Amazon Personalize 2시간마다 새 항목 데이터를 사용하도록 모델을 자동으로 업데이트합니다. 각 업데이트 후에는 탐색을 통해 새 항목을 권장 사항에 포함시킬 수 있습니다. 자동 업데이트에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.자동 업데이트.

    다른 레시피의 경우 권장 사항에 포함할 새 항목에 대한 새 솔루션 버전을 만들어야 합니다.

  • 에 대한신규 사용자상호작용 데이터가 없는 경우 처음에는 인기 있는 항목에만 추천이 제공됩니다. 새 사용자를 위한 관련 추천을 받으려면 해당 사용자에 대한 대량 상호 작용을 가져와서 새 솔루션 버전을 만들 수 있습니다. 또는 사용자가 카탈로그와 상호 작용할 때 해당 사용자에 대한 이벤트를 실시간으로 기록할 수 있습니다. 더 많은 이벤트를 기록할수록 추천의 관련성이 높아질 것입니다. 자세한 내용은 이벤트 녹화 단원을 참조하세요.